后续规划

节前特殊时期，如若简历通过，面试时间均为年后，面试形式：线上视频面试，面试轮次三到四轮，具体看团队。以下是岗位jd（共两个）：岗位名称前端开发实习生--国际化广告CRM与交易平台【base上海/杭州】职位描述ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。团队介绍：国际化广告CRM与交易平台负责构建和维护面向全球广告销售及营销代理以及合作伙伴的全球客户关系管理平台和交易平台，与销售运营管理平台紧密协作，致力于打造稳定、灵活且智能的平台。我们通过各类智能营销工具提升商业化效率和客户满意度，保障客户资金交易的稳定性和安全性，为国际化业务的商业化变现实现收入、风险、效率与客户体验之间的平衡。1、负责前端技术选型和开发工作；2、优化前端功能设计，解决各种浏览器和终端设备的兼容性问题；3、通过技术手段，提升用户体验并满足高性能要求；4、通用组件、类库编写，提升开发效率和质量。职位要求1、2027届本科及以上学历在读，计算机相关专业优先；2、精通HTML、CSS、JS，熟悉页面架构和布局，熟悉HTML5/CSS3等常用技术；精通JavaScript、AJAX、DOM、jQuery等技术；3、熟悉常用UI框架，如Bootstrap、Pure、kendo等；熟悉NodeJS，熟练使用Grunt、gulp、Webpack等构建工具；4、具备MVVM框架开发经验，如React、VueJS、AngularJS等；5、良好的沟通和团队协作能力、热爱技术、责任心强、能推动技术框架的落地使用。岗位名称前端开发实习生—国际化广告商业平台【base北京/上海/杭州/深圳】职位描述ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。团队介绍：国际广告平台团队负责字节跳动国际短视频业务的大型广告系统建设，是推动国际化产品商业化营收的核心力量之一。自成立以来，我们始终紧跟国际化产品发展的步伐，不断创新，致力于打造服务全球广告主的综合数字化营销服务平台，为广告主、创作者和用户搭建起一座价值互通的桥梁。我们诚邀怀揣梦想与激情的你，加入我们的行列，一同探索广告科技的无限可能！1、负责前端技术选型和开发工作；2、优化前端功能设计，解决各种浏览器和终端设备的兼容性问题；3、通过技术手段，提升用户体验并满足高性能要求；4、通用组件、类库编写，提升开发效率和质量。职位要求1、2027届本科及以上学历在读，计算机相关专业优先；2、精通HTML、CSS、JS，熟悉页面架构和布局，熟悉HTML5/CSS3等常用技术；精通JavaScript、AJAX、DOM、jQuery等技术；3、熟悉常用UI框架，如Bootstrap、Pure、kendo等；熟悉NodeJS，熟练使用Grunt、gulp、Webpack等构建工具；4、具备MVVM框架开发经验，如React、VueJS、AngularJS等；5、良好的沟通和团队协作能力、热爱技术、责任心强、能推动技术框架的落地使用。

01 请简单介绍你通常的娱乐和消遣方式，包括运动和兴趣？常见回答本人兴趣爱好广泛，尤其喜好足球、篮球等体育活动，阅读、写作也是兴趣所在，在业余时间还喜欢上网、旅游等。回答点评果然是爱好广泛，回答简练。但细读下来，好像每一个大学男⽣生的兴趣爱好都是这些吧。这样的回答无疑是告诉HR：我很普通！问题剖析对于介绍自己兴趣爱好的问题，在网申中出现率在80%以上。因为HR想要了解一个“有血有肉”的你，喜好是最简单而直观的途径，主要介绍那些与申请职位相关的兴趣以及需要团队协作的爱好，也可突出有个性的特色爱好，以给HR留下深刻印象。02 描自己大学中最突出的非学业成就？常见回答大学4年中我个人最大的非学业成就...

我们目前是国内Top量化公司的AI团队，组内在招前端/全栈实习生，base上海，需线下实习，可转正，待遇丰厚，大家感兴趣或者有认识的朋友推荐可以加一下我～我们的JD：岗位职责参与图片设计&视频编辑的基础功能开发与优化协助构建产品原型，配合前端工程师完成模块落地参与简单的交互实现、组件开发、调试与性能优化在指导下完成与 Node.js 服务的简单联调岗位要求掌握 TypeScript 基础语法具备良好的学习能力和动手能力，愿意深入理解前端技术熟悉 AI Coding 工具（如 Cursor、Claude Code、Copilot 等），并愿意在实际开发中使用加分项有过小型全栈项目经验（如 React + Node.js、小程序、个人 Demo 等）使用过 AI Coding 并在个人项目中实际落地有 Canvas、Pixi.js、Konva.js、WebGL、视频编辑等方向的项目或兴趣有 GitHub 项目或 Demo 可展示者优先

说实话，这道题放在以前，我的反应都是：不就是向量数据库加个大模型吗？但我也清楚，如果真这么答，基本等于告诉我只会调API。真正的生产级RAG是一套精密的工程系统。今天把它拆成四个模块，帮你建立一套完整的面试作答框架。模块一：数据清洗与离线索引垃圾进，垃圾出。原始数据里混着乱码和格式错乱的PDF，模型不可能检索得准。语义分块是第一个优化点。过去按固定字符数切分（比如500字一段），经常把一句话拦腰截断，语义全丢。现在要根据标题、段落结构甚至用模型来判断断点，保证每个分块语义完整。进阶策略是父子块检索：把文档切成小碎块用于检索（精度高），但喂给模型时把它所在的父块一并带上（上下文全）。小块检索准，...